城市空气质量监测大数据安全存储模式研究

治理空气污染需要对城市空气质量进行监测,将测得的城市空气质量监测数据进行安全的存储是当前治理空气污染中重点研究的内容。针对当前空气质量监测数据存储模式存在的数据加密所用时间较长、存储模式的安全系数较低的问题。提出一种城市空气质量监测大数据安全存储模式,采用基于PCA神经网络的混沌加密方法对城市空气质量监测大数据进行加密。通过混沌系统产生的随机轨道作为产生加密密钥的伪随机数发生器,根据产生的秘钥对城市空气质量监测大数据进行加密和解密,完成城市空气质量监测大数据的安全存储。     

云计算环境下大气污染预测软件异常数据检测方法研究

针对当前云计算环境下,大气污染预测软件异常数据检测存在的检测准确率低和执行效率低等问题,提出一种基于高斯过程回归模型(GPR)的大气污染预测软件异常数据检测方法。采用短时的面积特征与梯度特征描述软件测试端口的流量行为,将实时获得的流量行为通过多级多粒度方法定位,完成测试端异常检测;根据测试端输入输出数据间的关联性,统计多个测试端口,采用GPR构建异常数据预测模型,对比实时监测的输出数据与预测模型的输出数据,实现预测软件异常数据检测。